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基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、数据读取的方法,这里用的file.choose( ),这样做的好处是,会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件,免去了输入路径的苦恼。 2、数据要转为矩阵形式 3、(la) 可以看到R方,这里为0.66,略低 4、图如何看? summary的结果里,第1步是Cp最小的,在图里,看到第1步与横轴0.0的交界处,只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungunPs: R语言只学习了数据输入,及一些简单的处理,图形可视化部分尚未学习,等论文写完了,再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag

热图是科研论文中一种常见的可视化手段,而在转录组研究领域,我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性,来判断生物样本中是否存在共表达情况,以及共表达基因模块。除了基因集之间,其他方向,比如免疫细胞群体之间相关性,样本的相关性,也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之,往大了说,任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。 常规热图示例 我们先来看看下面这张图,这是一篇发表在  PLoS Medicine  (IF = 11.048) 上的文章图,来看 22 种免疫细胞群体之间的相关性,其中红色的颜色代表正相关,蓝色代表负相关。每一格的数字代表相关系数。这是一种经常会用到的图形,不同于常规热图。常规热图中的每行代表一个观察值,每列代表一个样本,而我们在本次教程中,将为大家带来更高级,也更美观的相关性热图。 相关性热图 Step 1: R 包安装和数据输入 首先是安装必须 R 包,在这里我们需要用到 ggcorplot 和 ggthemes 这两个R包。 然后我们读入R表达谱数据。 数据一共有 10 个样本和 20 个基因,每一行为一个基因,每一列为一个样本,我们需要看这 20 个基因在这 10 个样本中的共表达情况,也就是基因和基因之间的相关性。 Step 2: 相关性计算 为了表示基因与基因相关性,我们除了要计算它们的相关性系数,还需要计算体现其显著性的  P  值。 计算相关性系数并显示前 6 个基因之间的相关性。相关性系数大于 0 为正相关,小于 0 为负相关。 计算基因与基因之间的相关性  P  值,其中  P  小于 0.05 认为这两个基因之间相关性是显著的。 Step 3: 相关性热图绘制 使用 ggcorplot 绘制基因与基因之间相关性热图。 Step 4: 初级美化 Circle 美化第一步,我们将矩形热图改成圆形 是不是大家瞬间觉得眼前一亮? Step 5: 中级美化 Clustering 虽然有所美观,但是,这样上面一张相关性热图还是存在问题的,大家是否发现热图中的点非常乱,让人没办法捕捉到其中的规律,不容易让人一眼抓住重点。所以,我们要对基因进行聚类。 这张热图,已经是非常漂亮了,放在文章中绝对让人眼睛一亮,正相关负相关基因清清楚楚。 Step 6: 高级美化 Triangle 当然,我们还可以进一步改善。因为相关性之间其实是有对称在的,左上角和右下角的图其实是一样的,这样绘制比较占版面。只绘制左上角的热图,可以让我们的图看起来没有那么臃肿。 Step 7: 终级美化 Label 那么如何显示相关性强弱呢,虽然颜色和点的大小可以看出来,但是毕竟没有那么直观。所以我们将相关性系数加上,并更改热图颜色。 这样基因相关性热图就相当完美了,可以直接放在文章图中,而且比 PLoS Medicine 那篇文章看起来更漂亮呢。 Step 8: 究级美化 Omit 不过,如果我们想知道哪些基因显著性是小于 0.05 的呢,虽然颜色和点的大小以及相关性系数可以看出来,但是如果被老板们问起,模棱两可的回答,可是相当危险的哦。所以,我们把显著性p值加上,并且直接隐藏  P  小于 0.05 的基因。

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关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、论文格式的内容提要: 是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。...

在r中看函数源代码:在R中,代码可以分为如下几个级别:首先,是你输入了函数对象名称,你可以直接看到代码的,如要获得函数对象fivenum的代码,就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果:function (x, na.rm = TRUE){xna <- is.na(x)if (na.rm)x <- x[!xna]else if (any(xna))return(rep.int(NA, 5))x <- sort(x)n <- length(x)if (n == 0)rep.int(NA, 5)else {n4 <- floor((n + 3)/2)/2d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n)0.5 * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])}}从上面的例子可以看出,这类函数对象的代码是最容易看到的,也是我们学习的最好的材料了,而R中最大多数的函数对象是以这种方式出现的。其次,我们在输入mean这类函数名次的时候,会出现如下结果:function (x, ...)UseMethod("mean")这表示函数作者把函数“封”起来了。这个时候我们可以先试一试methods(mean),利用methods函数看看mean这个函数都有哪些类型的,我们得到的结果如下:[1] mean.data.frame mean.Date mean.default mean.difftime mean.POSIXct mean.POSIXlt其实对此可以有一个简单的理解,虽然不够精确。因为在R中,mean函数可以求得属于不同类型对象的平均值,而不同类型对象平均值的求法还是有一些小小差 异的,比如说求一个向量的平均值和求一个数据框的平均值就有所差异,就要编写多个mean函数,然后“封”起来,以一个统一的mean出现,方便我们使 用。这正好也反映了R有一种类似泛型编程语言的性质。既然我们已经知道mean中还有这么多种类,我们可以输入mean.default试一试就可以得到:function (x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...){if (!is.numeric(x) && !is.complex(x) && !is.logical(x)) {warning("argument is not numeric or logical: returning NA")return(as.numeric(NA))}if (na.rm)x <- x[!is.na(x)]trim <- trim[1]n <- length(x)if (trim > 0 && n > 0) {if (is.complex(x))stop("trimmed means are not defined for complex data")if (trim >= 0.5)return(stats::median(x, na.rm = FALSE))lo <- floor(n * trim) + 1hi <- n + 1 - lox <- sort.int(x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]n <- hi - lo + 1}.Internal(mean(x))}同样就可以得到mean.data.frame、mean.Date、mean.difftime、mean.POSIXct、mean.POSIXlt 的具体内容了。值得注意的是,在R中,出现有多个同样近似功能的函数封装为一个函数的时候(这时候在函数中多半会出现类似UseMethod函数使用的情 况),我们不妨先输入mean.default试一试。这种形式的函数在R中一般作为默认的函数表示。第三,这是一种特殊的情况,有人认为应该和第二种是一类,但是我还是要提出来单独归类。在这种情况也和第二种的原因有些类似,但并不是完全一致。也许我们大家都很熟悉plot函数了吧,输入函数名plot的时候,我们会得到如下结果:function (x, y, ...){if (is.null(attr(x, "class")) && is.function(x)) {nms <- names(list(...))if (missing(y))y <- {if (!"from" %in% nms)0else if (!"to" %in% nms)1else if (!"xlim" %in% nms)NULL}if ("ylab" %in% nms)plot.function(x, y, ...)else plot.function(x, y, ylab = paste(deparse(substitute(x)),"(x)"), ...)}else UseMethod("plot")}请注意plot函数中也出现了UseMethod这个函数,但是和mean不同的是,前面有相当多的语句用于处理其他一些事情。这个时候,我们也使用methods(plot)来看看,得到如下结果:plot.acf* plot.data.frame* plot.Date* plot.decomposed.ts* plot.default plot.dendrogram* plot.density plot.ecdf plot.factor* plot.formula* plot.hclust* plot.histogram* plot.HoltWinters* plot.isoreg* plot.lm plot.medpolish* plot.mlm plot.POSIXct* plot.POSIXlt* plot.ppr* plot.prcomp* plot.princomp* plot.profile.nls* plot.spec plot.spec.coherencyplot.spec.phase plot.stepfun plot.stl* plot.table* plot.ts plot.tskernel* plot.TukeyHSD不看不知道,一看吓一跳,还以为我们输入plot的输出就是函数本身,结果也许不是如此。可能有人已经理解了,其实最后的UseMethod函数实在默认的调用plot.default函数,赶快再看看plot.default函数吧,发现它再调用plot.xy函数,再看看plot.xy函数,再plot.xy函数中调用了一个.Internal(plot.xy(xy, type, pch, lty, col, bg, cex, lwd, ...))函数,也许这就是真正起作用的函数了吧。思路基本上就是如此了,是否这个时候您可以获得一些阅读查找R函数内容的乐趣。除了直接输入FUN.default形式外,还可以使用getS3method(FUN,"default")来获得代码。这样就解决了绝大多数函数代码查看的工作了。在第二种情况种,我们说了一般可以通过FUN.default获得想要的结果。但是只有称为generic的函数才有这种“特权”。而lm等则没有,不过我们也可以尝试使用methods(lm)来看看结果如何,发现:[1] lm.fit lm.fit.null lm.influence lm.wfit lm.wfit.nullWarning message:function 'lm' appears not to be generic in: methods(lm)出现了警告信息,表示说lm不是泛型函数,但是还是给出了结果lm.fit等,大致上可以看成是和lm相关的系列函数吧。这样子就出现了有趣的局面,比如说既有plot.ts,也有ts.plot。依照第三种情况,我们发现竟然有的函数用星号标识了的,比如plot.stl*等,当我们输入plot.stl,甚至是plot.stl*的时候都会给出 要么找不到这个对象,要么干脆是代码错误的信息。原来凡是用了*标识的函数,都是隐藏起来的函数,估计是怕被人看见(其实这是玩笑话)!我们要看这些函数 的代码,我们该怎么办呢?其实也很容易,使用功能强大的getAnywhere(FUN),看看这个函数的名称,就可以猜想到它的功能估计是很强大的, Anywhere的内容都可以找到!getAnywhere(plot.stl)的结果如下:A single object matching 'plot.stl' was foundIt was found in the following placesregistered S3 method for plot from namespace statsnamespace:statswith valuefunction (x, labels = colnames(X), set.pars = list(mar = c(0,6, 0, 6), oma = c(6, 0, 4, 0), tck = -0.01, mfrow = c(nplot,1)), main = NULL, range.bars = TRUE, ..., col.range = "light gray"){sers <- x$time.seriesncomp <- ncol(sers)data <- drop(sers %*% rep(1, ncomp))X <- cbind(data, sers)colnames(X) <- c("data", colnames(sers))nplot <- ncomp + 1if (range.bars)mx <- min(apply(rx <- apply(X, 2, range), 2, diff))if (length(set.pars)) {oldpar <- do.call("par", as.list(names(set.pars)))on.exit(par(oldpar))do.call("par", set.pars)}for (i in 1:nplot) {plot(X[, i], type = if (i < nplot)"l"else "h", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE, ...)if (range.bars) {dx <- 1/64 * diff(ux <- par("usr")[1:2])y <- mean(rx[, i])rect(ux[2] - dx, y + mx/2, ux[2] - 0.4 * dx, y -mx/2, col = col.range, xpd = TRUE)}if (i == 1 && !is.null(main))title(main, line = 2, outer = par("oma")[3] > 0)if (i == nplot)abline(h = 0)box()right <- i%%2 == 0axis(2, labels = !right)axis(4, labels = right)axis(1, labels = i == nplot)mtext(labels[i], side = 2, 3)}mtext("time", side = 1, line = 3)invisible()}注意到前面有一段解释型的语言,描述了我们要找的这个函数放在了什么地方等等。其实对任意我们可以在R中使用的函数,都可以先试一试getAnywhere,看看都有些什么内容。算是一个比较“霸道”的函数。在上面plot.xy函数中,我们还可以看到.Internal这个函数,类似的也许还可以看到.Primitive、.External、.Call等函数这就和R系统内部工作方式和与外部接口的定义有关了,如果对这些函数有兴趣的话,就要学习组成R系统的源代码了。最后,如果真的想阅读组成R系统本身的源代码,在各个CRAN中均有下载。你可以得到组成R系统所需要的材料。其中很多C语言(还有就是F)的源代码,均 是精心挑选过的算法,哪怕就是想学从头到尾编写具体的算法,也是学习的好材料。同时,你可以看到R系统内部是如何构成的,理解了这些对于高效使用R有至关 重要的作用。这个范畴的材料就要着重看一看R-Lang和R-inits了。

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一篇论文需要有自己的亮点。《拉丁美洲研究》编辑委员Fiona Macaulay曾经说过:“ 不要把你的亮点藏得像大海捞针一样 ”。 Nomogram就是这样一种可以清晰简洁地展示你的亮点方式。 近年来,Nomogram崭露头角,越来越多地在高质量临床论文中出现。 一张好的nomogram图能给你的论文添加一抹亮色。 Nomogram:中文称为诺莫图或者列线图,是由Henderson于1926年创制的一种预测模型,可以用多个指标诊断疾病、预测疾病预后、预测疾病复发等。 其核心在于对不同的指标分配不同的评分,联合所有评分计算总分,以此进行诊断或者预测。 接下来以一篇食管癌的nomogram为例给大家讲解下nomogram怎么解读。 Nomogram主要有三个部分:评分部分、指标部分和结局部分。 根据病人情况,选择对应指标的评分。 比如我的病人是一个65岁的女性食管鳞癌患者,其病理分级为高级别(G3)期,未进行放疗和化疗,TNM分期为T2 N0,检验淋巴结>13个。 我想要预测下该病人的3年生存率和五年生存率。 针对每个指标,比如年龄、性别、病理类型、放化疗情况等,对应评分部分,如下图。年龄65岁,对应的评分为12分;女性,对应的评分为0分;鳞癌,对应的评分为20分。 每个指标评分完毕后,将各个子分数相加,得到总分。 比如上述患者,相加后总分为150分。 在结局部分,根据150分的总分,分析对应的3年生存率和5年生存率,分别为54%和42% nomogram可用于预测个体患病的可能性;或者用于预测患者3年生存率、5年生存率等;或者用于预测患者复发或者转移的可能性等等。 在肿瘤领域应用最广泛,其他疾病的临床研究也可应用。 最常用的绘制工具是R语言。 最简便的绘制工具是“易侕软件”。 其他软件有SAS等。 在SEER研究中,Nomogram也是常规的一种套路。使用Nomogram发表SEER文章非常常见,也是一种比较快速的发文方法。

《Journal of Informetrics》在2017年11月刊载了一篇文章《bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis》,该文章介绍了一款用于文献网络分析的R包bibliometrix,相比其他文献计量的R包(如CITAN、hindexcalculator、scholar scientoText)功能方面要齐全很多,而且能够与R中其他的包相互配合使用。下文主要结合作者发表的该篇论文以及bibliometrix的帮助文档 [1] ,对该包的所有函数进行了分类整理 ,目的是与近期学过的vosviewer和citespace进行大致对比,方便以后的学习。 Bibliometrix的函数种类包含了科学知识图谱绘制的主要流程,即数据导入、格式转化、数据清洗与整理、描述性统计、共现矩阵建立、数据标准化、图谱绘制等。 一、数据导入类函数 二、数据格式转换函数 三、数据整理与清洗 四、描述性统计 五、生成矩阵 六、矩阵标准化 七、生成图谱 bibliometrix在前期数据格式转换、数据整理与清洗、矩阵建立与标准化、描述性统计等方面灵活性很大,只要将分析文献集转换为数据框格式,就可以很方便将文献数据过渡到一般性的数据,从而广泛地利用其他R包,但在图谱的展示上存在很大的不足。 【参考】 [1]

作者:(美)菲尔·斯佩克特 译者:朱钰、柴文义、张颖菲尔·斯佩克特1983年在美国德州农工大学获得统计学博士学位,1987年至今在美国加州大学伯克利分校从事教研工作。现任该校统计系的应用程序管理员,为统计系副教授,主讲统计计算课程。迄今已发表多篇关于统计计算和统计软件的论文,并著有三本书,其中data Manipulation with R已翻译成日文出版。

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一篇论文需要有自己的亮点。《拉丁美洲研究》编辑委员Fiona Macaulay曾经说过:“ 不要把你的亮点藏得像大海捞针一样 ”。 Nomogram就是这样一种可以清晰简洁地展示你的亮点方式。 近年来,Nomogram崭露头角,越来越多地在高质量临床论文中出现。 一张好的nomogram图能给你的论文添加一抹亮色。 Nomogram:中文称为诺莫图或者列线图,是由Henderson于1926年创制的一种预测模型,可以用多个指标诊断疾病、预测疾病预后、预测疾病复发等。 其核心在于对不同的指标分配不同的评分,联合所有评分计算总分,以此进行诊断或者预测。 接下来以一篇食管癌的nomogram为例给大家讲解下nomogram怎么解读。 Nomogram主要有三个部分:评分部分、指标部分和结局部分。 根据病人情况,选择对应指标的评分。 比如我的病人是一个65岁的女性食管鳞癌患者,其病理分级为高级别(G3)期,未进行放疗和化疗,TNM分期为T2 N0,检验淋巴结>13个。 我想要预测下该病人的3年生存率和五年生存率。 针对每个指标,比如年龄、性别、病理类型、放化疗情况等,对应评分部分,如下图。年龄65岁,对应的评分为12分;女性,对应的评分为0分;鳞癌,对应的评分为20分。 每个指标评分完毕后,将各个子分数相加,得到总分。 比如上述患者,相加后总分为150分。 在结局部分,根据150分的总分,分析对应的3年生存率和5年生存率,分别为54%和42% nomogram可用于预测个体患病的可能性;或者用于预测患者3年生存率、5年生存率等;或者用于预测患者复发或者转移的可能性等等。 在肿瘤领域应用最广泛,其他疾病的临床研究也可应用。 最常用的绘制工具是R语言。 最简便的绘制工具是“易侕软件”。 其他软件有SAS等。 在SEER研究中,Nomogram也是常规的一种套路。使用Nomogram发表SEER文章非常常见,也是一种比较快速的发文方法。

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作者:(美)菲尔·斯佩克特 译者:朱钰、柴文义、张颖菲尔·斯佩克特1983年在美国德州农工大学获得统计学博士学位,1987年至今在美国加州大学伯克利分校从事教研工作。现任该校统计系的应用程序管理员,为统计系副教授,主讲统计计算课程。迄今已发表多篇关于统计计算和统计软件的论文,并著有三本书,其中data Manipulation with R已翻译成日文出版。

如何用R语言发表论文

《Journal of Informetrics》在2017年11月刊载了一篇文章《bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis》,该文章介绍了一款用于文献网络分析的R包bibliometrix,相比其他文献计量的R包(如CITAN、hindexcalculator、scholar scientoText)功能方面要齐全很多,而且能够与R中其他的包相互配合使用。下文主要结合作者发表的该篇论文以及bibliometrix的帮助文档 [1] ,对该包的所有函数进行了分类整理 ,目的是与近期学过的vosviewer和citespace进行大致对比,方便以后的学习。 Bibliometrix的函数种类包含了科学知识图谱绘制的主要流程,即数据导入、格式转化、数据清洗与整理、描述性统计、共现矩阵建立、数据标准化、图谱绘制等。 一、数据导入类函数 二、数据格式转换函数 三、数据整理与清洗 四、描述性统计 五、生成矩阵 六、矩阵标准化 七、生成图谱 bibliometrix在前期数据格式转换、数据整理与清洗、矩阵建立与标准化、描述性统计等方面灵活性很大,只要将分析文献集转换为数据框格式,就可以很方便将文献数据过渡到一般性的数据,从而广泛地利用其他R包,但在图谱的展示上存在很大的不足。 【参考】 [1]

R语言帮助的使用 想要学好一门语言,灵活利用帮助也是高效学习的一种方法,R语言的帮助获取有哪些呢? 8个PDF文档 首先在RGui标签项“帮助”里面有8个文档,可以直接打开,不过是英文的,下面提到的R文档都是英文的哈哈,呵呵! 输入help.start(),点击回车键,打开网页获取帮助 如果没有反应,就把给出的网址复制下来在浏览器中打开。其实,这与右边区域帮助是一样的,直接看右面的就行了。 使用help(函数名、包名) 这里查看一下求和函数sum()的用法帮助。 对于特殊字符和保留关键字必须用引号(单双都行)括起来。 help('<')或者help('for') 当然了,如果输入错误,会有提示,学习语言时,要养成 学会看错误提示 的好习惯。 >help(package = data.table) 点击包名就会跳转到这个包的详细介绍页面。 使用?函数名,获得关于函数的解释 用?sum与上面一样的效果。对于特殊字符和保留关键字必须用引号(单双都行)括起来 ?'<'或者?'for',就会有相应的帮助。 使用??函数名,获得包含该函数名的其它函数 比如??sum就会获得包含该函数名sum()的其它函数。 使用example(函数名)获取函数的案例并且自动运行。 “persp”是R语言三维图像绘制函数,执行 > example("persp") 只需根据向导按“Enter”键,会画出几个漂亮的图像 有没有觉得画的图很漂亮,R语言作为优秀的数据可视化工具,能画的图远不止这些,丰富的第三方包为R语言提供了强大的画图功能,后面会慢慢看到。

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